Leetcode 645. 错误的集合

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集合 s 包含从 1 到 n 的整数。不幸的是,因为数据错误,导致集合里面某一个数字复制了成了集合里面的另外一个数字的值,导致集合 丢失了一个数字 并且 有一个数字重复 。
给定一个数组 nums 代表了集合 S 发生错误后的结果。
请你找出重复出现的整数,再找到丢失的整数,将它们以数组的形式返回。
示例:
输入:nums = [1,2,2,4]
输出:[2,3]
输入:nums = [1,1]
输出:[1,2]

  • 我的题解
/**
 * Note: The returned array must be malloced, assume caller calls free().
 */
int* findErrorNums(int* nums, int numsSize, int* returnSize){
    int* sz;
    int* just4return;

    just4return=(int*)malloc(sizeof(int)*2);
    sz=(int*)malloc(sizeof(int)*numsSize);
    int errornum;
    int repeatnum;

    repeatnum=0;
    errornum=0;

    for (int i = 0; i < numsSize; ++i) {
        sz[i]=0;
    }
    for (int i = 0; i < numsSize; ++i) {
        sz[nums[i]-1]++;
    }
    for (int i = 1; i <= numsSize; ++i) {
        if(sz[i-1]==0){
            errornum=i;
        }
        if(sz[i-1]==2){
            repeatnum=i;
        }
    }
    just4return[1]=errornum;
    just4return[0]=repeatnum;

    free(sz);
    *returnSize=2;

    return just4return;
}

这道题开辟的空间都得malloc,着实有点不太一样。思路大体就是这样:
1、由于数组中包含1—n的数字且不应该重复,创建键值数组大小和原数组一样(勿忘初始化)
2、对键值数组进行遍历,看哪个位置是0,哪个位置是2.
3、缺失的,即键值为0的,是errornum,多出来的,重复的,就是repeatnum
4、记得按照顺序返回,不然不给过!
思路简明清晰,看一看别人的思路。

  • Dalao代码
/**
 * Note: The returned array must be malloced, assume caller calls free().
 */
int* findErrorNums(int* nums, int numsSize, int* returnSize){
    int* ret = (int*)malloc(2 * sizeof(int));
    int sum1 = 0;
    unsigned long long sqrsum1 = 0;
    int sum2 = (numsSize + 1) * numsSize / 2;
    unsigned long long sqrsum2 = (unsigned long long)numsSize * (numsSize+1) * (numsSize * 2 + 1) / 6;
    int a_b = 0;
    long long a2_b2 = 0;
    int aplusb = 0;
    for (int k = 0;k < numsSize;k++)
    {
        sum1 += nums[k];
        sqrsum1 += (nums[k] * nums[k]);
    }
    a_b = sum1 - sum2;
    a2_b2 = sqrsum1 - sqrsum2;
    aplusb = a2_b2 / a_b;
    ret[0] = (aplusb + a_b) / 2;
    ret[1] = (aplusb - a_b) / 2;
    *returnSize=2;
    return ret;

}

要求的是重复的a和缺失的b两个量,一下思路是构造一个关于a和b的二元方程组,然后求解。

两个数学结论:
1.1到n的和是(n+1)n/2
2.1到n的平方和是n(n+1)*(2n+1)/6;

再求出目标数组的和,平方和各自做差
就可以得到a-b和a2-b2;
然后解方程组就得到a和b。

我麻了,这就是数学么?

Android Telephony主要模块及功能 Telephony的代码主要由五个模块组成 1.Telephony Frameworks 代码区域: frameworks/opt/telephony/ 其中主要的文件在如下目录 /frameworks/opt/telephony/src/java/com/android/internal/telephony/ 其中比较常见的有以下几类文件 1.BaseCommands、RIL构成R 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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